大语言模型能在约束下推理与优化吗？

大语言模型（LLM）在多种自然语言任务上展现了强大的能力，但其求解带约束的抽象与优化问题的能力仍鲜有探索。本文研究LLM能否在最优潮流（OPF）问题的物理与运行约束下进行推理和优化。我们引入了一个具有挑战性的评估设置，它要求具备推理、结构化输入处理、算术运算和约束优化等一系列基础技能。我们的评估发现，SoTA LLM在大多数任务上均告失败，推理型LLM在最复杂的设置下仍然失败。我们的研究发现凸显了LLM在约束下处理结构化推理能力上的关键缺口，这项工作为开发能够解决真实电网优化问题的更强大LLM助手提供了严格的测试环境。